Carregamos os pacotes necessários

  xfun::pkg_attach(c("tidyverse", "sf", "geobr", "censobr", "tmap"))
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.4
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
## ✔ ggplot2   3.4.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.1     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
## Linking to GEOS 3.10.2, GDAL 3.4.1, PROJ 8.2.1; sf_use_s2() is TRUE
## 
## The legacy packages maptools, rgdal, and rgeos, underpinning the sp package,
## which was just loaded, will retire in October 2023.
## Please refer to R-spatial evolution reports for details, especially
## https://r-spatial.org/r/2023/05/15/evolution4.html.
## It may be desirable to make the sf package available;
## package maintainers should consider adding sf to Suggests:.
## The sp package is now running under evolution status 2
##      (status 2 uses the sf package in place of rgdal)
## 
## Breaking News: tmap 3.x is retiring. Please test v4, e.g. with
## remotes::install_github('r-tmap/tmap')

Dados Domésticos do Censo IBGE

Obtemos dados domiciliares do Censo IBGE. Lembrando que o dicionário dos dados pode ser consultado com data_dictionary().

  # data_dictionary(2010, 'households')
  domestico_br <- read_households(year = 2010, add_labels = 'pt', showProgress = FALSE)

Carregamos o Mapa Base

Precisamos do mapa do Brasil segundo a divisão territorial dos municípios.

  municipios_br <- geobr::read_municipality(year = 2010, showProgress = FALSE) |> 
    mutate(code_muni = as.character(code_muni))

Visualização Espacial Interativa

Como mostrar os dados de acesso à internet através do computador, no estado do Rio grande do sul, com mapas interativos? Usamos a função tmap_mode("view") e adicionamos mapas base com tm_basemap(). Vejamos o exemplo:

  tmap_mode("view")
## tmap mode set to interactive viewing
  domestico_br |> 
    collect() |>
    group_by(code_muni) |>                                          
    count(acesso_internet = V0220, wt = V0010) |>      
    mutate(proporcao = n / sum(n) * 100) |> 
    collect() |>
    left_join(y = filter(municipios_br, code_state == 43), by = "code_muni") |>
    st_sf() |> 
    drop_na() |> 
  tm_shape() + 
    tm_basemap(c(StreetMap = "OpenStreetMap", TopoMap = "OpenTopoMap")) +
    tmap_options(check.and.fix = TRUE) +
    tm_fill("proporcao", alpha = .7, palette = '-Spectral',
            id = "name_muni",
            title = "Acesso à Internet\npor Computador (%)") + 
    tm_facets(by = "acesso_internet")

Este é apenas um exemplo simples. Outras opções de customização são possíveis. Não obstante, podemos considerar qualquer outro tipo de dado que possa ser mapeado ou unido com o mapa base.

Referências